Popis datového souboru

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Popis datového souboru"

Transkript

1 Lece 3 Pop datového ouboru Zatím jme hovořl převážě o zjšťováí dat a jejch zpracováí Údaje datového ouboru popují aždý případ zvlášť Ní e pouíme vužít údaje tomu, abchom zobecl určté tpcé vlatot datového ouboru jao celu Velč, teré e vzačují tím, že jedým čílem vjadřují určtou vlatot datového ouboru jao celu, e azývají ouhré (tattcé) charatert V ouvlot hromadým dat můžeme lšet apř výro tpu výše šod př ehodě amou je všší, ež př havár oobího automoblu, přčemž to utě ezameá, že aždá ehoda amou je pojea všší šodou, ež teráol ehoda oobího automoblu tato vlatot úroveň e projevuje je jao určtá tedece, terá je lépe rozpozatelá př rotoucím rozahu datových ouborů, výše pojtého u rodých domů vazuje meší promělvot, ež je tomu u pojtého domů, teré jou urče ájemímu bdleí, přčemž promělvot varabltu můžeme zatím zjedodušeě chápat třeba jao vzdáleot mez ejmeší a ejvětší hodotou datového ouboru (ejžším a ejvšším placeým pojtým v daé ategor emovtotí) Nejdůležtějším vlatotm datového ouboru je jeho úroveň a varablta Tto vlatot vjadřujeme pomocí ouhrých charatert úrově a varablt V úrov a varabltě e mohou datové oubor více č méě hodovat, ebo aopa lšt artmetcý průměr; ametre; ovarace; protá forma; průměr; robutí charaterta; rozptl; měrodatá odchla; polečý průměr; polečý rozptl; úroveň; varablta; varačí oefcet; vážeá forma 3 Úroveň a varablta datového ouboru Na obr 3 vdíme dva datové oubor (ozačeé A, B), teré bl třídě tervalovým tříděím Oba oubor jou prezetová protředctvím htogramů relatvích četotí Z obr 3 zřetel- Obr 3 Dva datové oubor lšící e v úrov a varabltě Relatví četot A B Hodot zau 9

2 ě vplývá, že datový oubor A má žší úroveň a oučaě všší varabltu, ež datový oubor B Soubor A vazuje prot ouboru B převahu žších hodot, oučaě vša malá čát hodot tohoto ouboru je všší, ež ejvšší hodota ouboru B (eplatí ted, že aždá hodota ouboru A je žší ež teráol hodota ouboru B) Vzdáleot (varačí rozpětí) mez mmálí a mamálí hodotou, a ted promělvot jeho hodot, je u ouboru A přblžě dvarát větší, ež u ouboru B 3 Měřeí a charatert úrově Ke změřeí úrově datového ouboru můžeme z doud zámých velč vužít medá a modu Pro medá je charatertcá poloha uvtř datového ouboru je jeho protředí hodotou Modu zae ouví četotí výtu (čato ejvětší četot vazují právě varat ebo terval ěde uprotřed tříděého datového ouboru, dž to eí 00% pravdlem) Žádá z obou jmeovaých charatert eí odvozea od všech hodot datového ouboru, rají hodot dooce a charatertu emají žádý vlv Přílad 3 Vlatot medáu jao charatert úrově Použjeme upřádaý datový oubor : 3, 0, 4,,3,,, 45 z příladu 3 Jeho medá je ( ) 0,50 ( ) rove Ja e změí medá, ahradíme-l 45 apř hodotou 450? Medá e ezměí, protože ereaguje a etrémí hodot datového ouboru Charatert taovou vlatotí azýváme robutí charatert Vraťte + Přílad rozšřte o varatu [ ] 9 četotí rovou jedé a prozoumejte, ja e v této ouvlot zachová tpcá hodota (modu) Svoje pozorováí zobecěte e příladu 3 a datový oubor í rozšřte o hodotu 450 Určete medá tato rozšířeého datového ouboru Charatert, teré buď ereagují vůbec ebo je epatrě a etrémí hodot datového ouboru, e azývají robutí charatert Tto charatert mají v ěterých čátech tatt začý výzam Nejdůležtějším charatertam úrově jou ovšem charatert, jejchž hodot jou fucem všech hodot datového ouboru a teré e azývají průměr Běžě e uvádí ěol druhů průměrů, apř průměr artmetcý, geometrcý ebo harmocý Nejobecější použtí má artmetcý průměr ( pruhem), zatímco otatí druh průměrů e používají je v určtých zvláštích tuacích Pro artmetcý průměr platí tzv určující vlatot, terou můžeme formulovat tato: a můžeme j přepat jao , z čehož artmetcý průměr Vzhledem tomu, že př výpočtu vužíváme protý oučet hodot datového ouboru, azývá e tato forma protou formou artmetcého průměru 0

3 Vlatot artmetcého průměru artmetcý průměr je rozměrá velča a lze ho určt z jaýchol reálých hodot, artmetcý průměr otat je rove této otatě, odchl hodot datového ouboru od artmetcého průměru e ompezují (jao bezprotředí důlede určující vlatot) a platí ( ) 0 (artmetcý průměr je těžštěm datového ouboru), ouhlaě vlatotm těžště platí ( c) ( ) + ( c) a ejmeší možou hodotu ted oučet čtverců odchle abývá, je-l c, je-l za Y X + c, de, c jou otat, platí taé ( je-l za W X ± Y, je oučaě w ±, je-l dáo dílčích ouborů rozah, pa polečý průměr těchto dílčích ouborů je rove,,,,, a dílčím průměr + c) + c, Určete Čemu e rove oučet odchle hodot datového ouboru 45,, 3,4,,0,, 3 od artmetcého průměru a od medáu? Čemu jou rov oučt čtverců těchto odchle? Jaý vztah je mez oběma oučt čtverců? (3 ) : průměrou teplotu ve C, jetlže průměrá teplota čla 444 F Mez oběma teplotím tupcem je vztah F,8 C + 3 Protou formu artmetcého průměru vužíváme př měřeí úrově etříděých dat Jou-l data předem zpracováa pomocí bodového ebo tervalového tříděí, vužíváme artmetcý průměr ve vážeé formě Hodot jou v případě bodového tříděí varat a v případě tervalového tříděí třed tervalů Jde o tutéž charatertu, pouze o jou formu vjádřeí I a vážeý artmetcý průměr e ted vztahují dříve uvedeé vlatot artmetcého průměru Artmetcý průměr ve vážeé formě relatví četot, p, p, de je abolutí a a je počet varat ebo počet třídcích tervalů Vážeou formu artmetcého průměru vužíváme př měřeí úrově tříděých dat p je Přílad 3 V tab 3 vpočteme vážeý artmetcý průměr pro počet záahů obluh v průběhu mě v příladu a pro výš šod (v t Kč) v příladu Uážeme př tom použtí abolutích relatvích četotí

4 Tab 3 Počet záahů obluh Pracoví tabula pro výpočet vážeého artmetcého průměru Výše šod (t Kč) p p ,76 0,30 0,8 0,5 0,046 0,034,04 4,80 6,6 8,40 9,0 8, ,999 97,76 V prvím případě určíme 57, 8, což je průměrý počet záahů obluh v průběhu mě 5 Ve druhém případě včteme v oučtovém řádu poledího loupce přímo hodotu 97,76, což je průměrá výše šod v t Kč Mez oběma výled je ovšem záadí rozdíl Zatímco průměrý počet záahů je urče přeě, průměrá výše šod je pouze odhadem utečé hodot, terou bchom taovl z původích etříděých dat (důlede zavedeí tředů tervalů jao hodot reprezetujících celý terval) Vzájemá poloha artmetcého průměru, modu a medáu určuje tvar rozděleí četotí, poud jde o jeho metr, rep ametr U metrcého rozděleí četotí platí ˆ 0, 50 Máme zde ovšem a ml tattcou metr, ol metr příě geometrcou U ametrcých rozděleí bude ˆ < u levotraě eouměrého rozděleí četotí, < ˆ u pravotraě eouměrého rozděleí četotí Smetre č ametre datového ouboru je jeho další měřtelou tattcou vlatotí Jejím měřeím e ovšem ebudeme zabývat Vjádřete e metr/ametr rozděleí četotí počtu záahů obluh a rozděleí četotí výše šod ta, že porováte artmetcé průměr a tpcé hodot obou rozděleí Zotrolujte, zda grafcá zázorěí rozděleí četotí a obr a jou geometrc v ouladu vašm závěr 33 Měřeí a charatert varablt Varablta je poěud omplovaější vlatotí Protože j můžeme chápat růzě (vzdáleot mez mmálí a mamálí hodotou je je ejprmtvější pojetí varablt), etuje celá řada tattcých charatert varablt, jejchž určeí je ložtější, ež tomu blo u měřeí úrově Bezourečě ejdůležtější (a v moha měrech uátí) charatertou varablt je průměrá čtvercová odchla olem artmetcého průměru, azývaá rozptl Rozptl v proté formě je urče pro měřeí varablt u etříděých dat a taovíme ho (pro datový oubor zau X) v ouladu jeho defcí

5 Vjádřete ( ), po úpravě lově výzam zápu! Alteratvě pro ozačeí rozptlu zau X můžeme použít mbol lova varace) Vlatot rozptlu var (var je zratou rozptl je rozměrá charaterta (jao čtverec má rozměr, terý je čtvercem rozměru zau X) a lze ho určt z lbovolých reálých hodot, rozptl, jao čtverec, je vžd ezáporý, ule je rove př výpočtu z otat, rozptl je v ouladu e čtvrtou vlatotí artmetcého průměru ejmeší průměrou čtvercovou odchlou, je-l za Y X + c, de, c jou otat, platí var var, je-l za W X ± Y, je var w ( w w) var + var ± cov (zdůrazňujeme zaméo + mez oběma rozptl, přčemž mez za je ± ), cov ( )( ), cov 0, je tzv ovarace zaů X, Y, jejíž hodota ouví upořádáím hodot hodot př růzém upořádáí vedou růzé hodotě ovarace),, do dvojc (tejé je-l dáo dílčích ouborů rozah,,,,,, dílčím průměr a dílčím rozptl, polečý rozptl těchto dílčích ouborů ( ) + + přčemž prví čítaec reprezetuje průměrý rozptl uvtř dílčích ouborů a druhý čítaec rozptl dílčích průměrů olem polečého průměru ( ), Přílad 33 Demotrujeme ejdůležtější z uvedeých vlatotí rozptlu Mějme dva datové oubor pro 5,, 3, 4, 5 : 57,, 9,, 3 : Je zřejmé, že mez hodotam obou ouborů je vztah + 3 Rozptl var var 4 8 ( var, tejě jao rozptl aždé pětce po obě jdoucích číel, mez mž jou jedotové rozdíl, o čemž e můžete ado převědčt) Hodot w + : 6, 9,, 5, 8 a jejch rozptl je rove 8 (převědčte e o tom!) Rozptl var w cov, z čehož cov 4 3

6 Uveďme í hodot v verzím pořadí, tj : 5, 4, 3,, Hodot w : 0,,, 3, 4 a jejch rozptl var w cov, z čehož cov 4 Vdíme, že hodota ovarace záví a způobu upořádáí hodot ve dvojcích Vtvořme í polečý datový oubor z :,,3,4,5,5,7,9,, 3 Jeho rozptl je var z 69 Průměrý rozptl uvtř dílčích ouborů je ( ) 5 Rozdíl je 0 rozptl mez dílčím oubor Demotrujte aalogc vlatot artmetcého průměru Použjte data z příladu 33 Pratcý výpočet rozptlu v proté formě (tejě jao artmetcého průměru) provedeme pomocí alulač (téměř aždá tto charatert dooce přímo umí ), případě v MS Ecelu vložeím fuce VAR (ebo PRŮMĚR) Nevýhodou rozptlu je jeho rozměr Proto e čato ahrazuje druhou odmocou, měrodatou odchlou vpočtea Rozměr měrodaté odchl odpovídá rozměru zau X, ze terého je Varabltu je rověž možo měřt bezrozměrou (rep v % vjádřeou) charatertou varačím oefcetem v ebo v (%) Jaým způobem přeformulujeme poledí tř vlatot rozptlu pro měrodatou odchlu a varačí oefcet? (3 ) Rozptl ve vážeé formě je urče pro data, terá bla předem zpracováa pomocí bodového ebo tervalového tříděí Výzam hodot jme objal v ouvlot vážeým artmetcým průměrem Teto rozptl je ted Přílad 34 ( ), po úpravě V tab 3 vpočteme vážeý rozptl pro počet záahů obluh v průběhu mě z příladu a pro výš šod (v t Kč) z příladu Uážeme př tom použtí abolutích relatvích četotí obou varat vzorce rozptlu Vužjeme vpočteé vážeé průměr z příladu 3 Tab 3 Počet záahů obluh Pracoví tabula pro výpočet rozptlu ve vážeé formě ( ) Výše šod (t Kč) p p ,3968 8,90 0,4704 4,47, ,76 0,30 0,8 0,5 0,046 0,034 44,6 984,0 339, 944,0 840,0 958,4 5 35,0400 0, , V tabulce vdíme, že e všecha číla v průběhu výpočtu jou jedoduchá Je třeba věovat pozorot zaorouhlováí; ěteré hodot mohou být zae poměrě voé 4

7 V prvím případě určíme 35, 0400, 406, což je rozptl počtu záahů obluh v průběhu 5 mě Ve druhém případě 307, 97, , 8, což je rozptl výše šod v (t Kč) Mez oběma výled je ovšem tejý rozdíl jao u průměrů Zatímco rozptl počtu záahů je urče přeě, rozptl výše šod je pouze odhadem utečé hodot, terou bchom taovl z původích etříděých dat (důlede zavedeí tředů tervalů jao hodot reprezetujících celý terval) Navíc v obou případech chbí ázorá předtava o velot varablt, vzhledem evhovující měré jedotce výledu Vážeá forma rozptlu má tejé vlatot jao forma protá a lze z í podobě určt měrodatou odchlu a varačí oefcet Který z obou datových ouborů v příladu 34 vazuje větší varabltu? Lze to vůbec vzhledem růzým měrým jedotám určt? (3 3) Průměrá a protředí abolutí odchla od medáu Podobě, jao je průměrá čtvercová odchla od artmetcého průměru rozptl ejmeší průměrou čtvercovou odchlou, platí pro abolutí odchl od medáu 0,50 c pro 0, 50 c Zavedeí abolutích odchle je alteratvou e vadratcým odchlám, přčemž polečým mlem obou oceptů je zamezeí vzájemé ompezace ladých a záporých odchle od přílušé otat Srovejte právě uvedeou vlatot odpovídající vlatotí ) (! Průměrá abolutí odchla od medáu MAAD 0,50 (zde uvedea v proté formě) je další z možých rozměrých charatert varablt Zatímco rozptl (a měrodatá odchla) více reagují a větší odchl od průměru (v důledu toho, že odchl e umocňují a druhou), průměrá abolutí odchla od medáu tuto vlatot emá Abolutí odchl od medáu eí bezpodmíečě uto průměrovat Alteratví, tetorát robutí, charatertou varablt je protředí (medáová) abolutí odchla od medáu MAD Přílad 35 Pro datové oubor :,,3,4, 5 :,,3,4,5, 50 vpočteme rozptl, měrodatou odchlu, varačí oefcet, průměrou a protředí abolutí odchlu od medáu Pro prví datový oubor: 3; ;,4; 00v 47,%; MAAD,0; MAD 0,50 Pro druhý datový oubor: 0,83; 3,5; 308,47; 7,56; 00v 6, %; MAAD 8,83; MAD 0,50,5 5

8 Porováím charatert úrově a varablt pro oba datové oubor vdíme, že ejmeší rozdíl zazameáváme u robutích charatert medáu a protředí abolutí odchl od medáu, teré ejou ovlvě přítomotí/epřítomotí hodot 50 Σ Každý datový oubor jao cele vazuje určté tattcé vlatot Nejdůležtějším vlatotm datového ouboru jou jeho úroveň a varablta 3 Vlatot datového ouboru měříme pomocí ouhrých tattcých charatert 4 Souhré charatert e vtují v proté ebo vážeé formě, a to v ávazot a evetuálí předchozí tříděí datového ouboru 5 Nejdůležtější charatertou úrově je artmetcý průměr 6 Nejdůležtější charatertou varablt je rozptl 7 Charatertam varablt odvozeým od rozptlu jou měrodatá odchla a varačí oefcet 8 V určtém otetu mají jao charatert varablt začý výzam abolutí odchl olem medáu (3 ) Součet odchle od průměru (4) je rove ule Součet odchle od medáu () je rove 6 Součt čtverců odchle jou 654 a 686 Rozdíl mez m je 3 8(4 +),, (3 ) w elze vjádřt pomocí, z dílčích měrodatých odchle elze počítat polečou Z v elze určt tejé jao pro měrodatou odchlu v, eboť v Další dvě odpověd jou + c (3 3) Varablta obou datových ouborů je přblžě tejá, oba varačí oefcet doahují hodot lehce ad 50 % Poračujte v řešeí úolu z předešlé lece Vpočtěte vážeý artmetcý průměr, rozptl, měrodatou odchlu a varačí oefcet počtu bodů a hrací otce Poračujte v řešeí úolu z předešlé lece Vpočtěte vážeý artmetcý průměr, rozptl, měrodatou odchlu a varačí oefcet 5 3 Zopaujte přílad 33 Př tom zaveďte 0, w 4 Platí + c Záte ˆ, 0, 50 Určete ˆ, 0, 50 5 Z trojů bl u edm provede oprav Průměrá cea oprav přpadající a jede troj (pro všech trojů) je 8 t Kč Jaá bla utečá průměrá cea o- prav (pro utečě opravovaé troje) Použjte poledí z vlatotí artmetcého průměru 6 Datový oubor př bodovém tříděí rozšíříme o jedu varatu četotí, terá je hodou oolotí ežší hodotou ouboru Která charaterta úrově e zcela jtě změí, terá zcela jtě ezměí (poud etuje) a terá e může, ale emuí změt? 6

9 7 Co e tae artmetcým průměrem, medáem, modem, rozptlem, měrodatou odchlou a varačím oefcetem, poud e aždá hodota datového ouboru zvýší o 0 %/íží o 30 % 8 Jaou vlatot datového ouboru b mohla měřt charaterta otruovaá jao vzdáleot dolího a horího vartlu (rozpětí vartlů)? Hodí e í ozačeí robutí charaterta? 9 Jaou vlatot datového ouboru b mohla měřt charaterta založeá a rozdílu ˆ (včetě zaméa)? 0 Lze pomocí rabcových grafů (přílad 5) rovat úroveň a varabltu datových ouborů? Lze e vjádřt jejch metr č ametr? 7

Měření a charakteristiky variability

Měření a charakteristiky variability Lece Měřeí a charatert varablt Po úrov je druhou vlatotí datového ouboru promělvot varablta Tato vlatot je ložtější o čemž vpovídají ja růzé ocepce chápáí promělvot dat ta začý počet dpoblích charatert

Více

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru. Soutava mometů Momety (Obecé, cetrálí a ormovaé) Do ytému mometových charatert patří ty ejdůležtější artmetcý průměr (mometová míra úrově) a rozptyl (mometová úroveň varablty). Obecý momet -tého tupě:

Více

Charakteristiky úrovně

Charakteristiky úrovně Charaterty úrově Měřeí úrově Úroveň (poloha) je jedou ze záladích vlatotí tattcých dat, v úrov e mohou tattcá data lšt ebo aopa hodovat. Výzačé hodoty varačí řady ejou ctlvé a změu jedotlvých hodot Medá

Více

Statistické charakteristiky (míry)

Statistické charakteristiky (míry) Stattcé charaterty (míry) - hrují formac, obažeou v datech (vyjadřují j v ocetrovaé formě); - charaterzují záladí ryy zoumaého ouboru dat; - umožňují porováváí více ouborů. upy tattcých charatert :. charaterty

Více

Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový

Lekce Úroveň a její měření. aritmetický průměr; geometrický průměr; harmonický průměr; medián; mocninový Lece Nejjedodušší Měřeí a charaterty úrově vlatotí datového ouboru je jeho úroveň, azývaá taé poloha. Charaterty úrově dělíme především podle toho, zda jou tvořey a báz výzamých hodot ebo zda jou fucem

Více

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc. PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj

Více

Momenty a momentové charakteristiky

Momenty a momentové charakteristiky Lekce 3 Momety a mometové charaktertky Pokud jme e v předešlém výkladu zmňoval o ěkteré tattcké charaktertce, zpravdla jme rověž uváděl, zda j řadíme mez více ebo méě důležté. A byly to právě artmetcký

Více

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor 1 Měřeí závlot tattckých zaků 1.1 Dvourozměrý tattcký oubor Př aalýze ekoomckých kutečotí á čato ezajímají jedotlvé velč jako takové, ale vztah mez m. Ptáme e, jak záví poptávka a ceě produktu, plat zamětaců

Více

3. cvičení 4ST201 - řešení

3. cvičení 4ST201 - řešení cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry

Více

Lineární regrese ( ) 2

Lineární regrese ( ) 2 Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující

Více

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností

Popisné (deskriptivní) metody. Statistické metody a zpracování dat. II. Popisné statistické metody. Rozdělení četností. Skupinové rozdělení četností Popé (derptví) metody Číme závěry pouze z určtého zpracovávaého ouboru výběrového, popujeme je to, co bylo zjštěo, bez zobecňováí Stattcé metody a zpracováí dat II. Popé tattcé metody Petr Dobrovolý Derptví

Více

3. cvičení 4ST201. Míry variability

3. cvičení 4ST201. Míry variability cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty

Více

5. Základní statistický rozbor

5. Základní statistický rozbor 5. Záladí tattcý rozbor Záladí tattcý rozbor očívá ve výočtech a rezetac číelých charatert tattcého ouboru hodot zoumaého číelého (vattatvího) tattcého zau. Číelé charaterty jou číelé hodoty, teré zhuštěím

Více

Popisná statistika. (Descriptive statistics)

Popisná statistika. (Descriptive statistics) Popá tatta Decrptve tattc Výledem měřeí je oubor aměřeých hodot vytvářející datový oubor D { } V datovém ouboru e mohou vyytovat tytéž hodoty vícerát, zejméa tehdy, mají-l velčy drétí epojtou povahu počet

Více

Téma 1: Pravděpodobnost

Téma 1: Pravděpodobnost ravděpodobot Téma : ravděpodobot ředáša - ravděpodobot áhodého evu Náhodý pou a áhodý ev Náhodý pou - aždá čot, eíž výlede eí edozačě urče podmíam, za terých probíhá apř hod otou, měřeí dély, běh a 00

Více

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách

Odhady a testy hypotéz o regresních přímkách Lekce 3 Odhad a tet hpotéz o regreích přímkách Ve druhé lekc jme kotruoval kofdečí terval a formuloval tet hpotéz o korelačím koefcetu Korelačí koefcet je metrckou charaktertkou tezt závlot, u které ezáleží

Více

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení. MATEMATICKÁ STATISTIKA - a základě výběrových dat uuzujeme a obecější kutečot, týkající e základího ouboru; provádíme zevšeobecňující (duktví) úudek - duktví uuzováí pomocí matematcko-tattckých metod je

Více

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i : ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru

Více

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků 1 Pops statstcých dat 1.1 Pops omálích a ordálích zaů K zobrazeí rozděleí hodot omálích ebo ordálích zaů lze použít tabulu ebo graf rozděleí četostí. Tuto formu zobrazeí lze dooce použít pro číselé zay,

Více

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x Výběr z eřeštelých příkladů ze zkouškových testů Jde o výběr z tpů příkladů, jejchž úspěšost řešeí u zkoušek se blíží ule. Itervalové versus bodové tříděí V tabulce je uvedeo rozděleí četostí a) př bodovém

Více

JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA

JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA JEDNOROZMĚRNÁ POPISNÁ STATISTIKA Záladí tattcé ojmy Statta - teto ojem lze cháat v záadě ve třech ojetích: ) číelé ebo loví údaje (data) a jejch ouhry o hromadých jevech ) ratcá čot očívající ve běru,

Více

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ STATISTICKÁ ŠETŘENÍ Záladem aždého tattcého zoumáí jou údaje (data). Lze je zíat v záadě dvěma způoby. Buď je převzít z ějaého zdroje ebo je am zjtt. Seudárí data údaje, teré převezmeme z růzých zdrojů;

Více

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY

ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY ZÁKLADY POPISNÉ STATISTIKY Statitia věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatiticých údaů. Statiticé údae ou apř. údae o přirozeém přírůtu či migraci obyvateltva, obemu výroby průmylových podiů,

Více

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =

Více

Téma 5: Analýza závislostí

Téma 5: Analýza závislostí Aalýza závlotí Téma 5: Aalýza závlotí Předáša 5 Závlot mez ev Záladí pom Předmětem této aptol ude zoumáí závlotí ouvlotí mez dvěma a více ev. Jedá e o proutí do vztahů mez ledovaým ev a tím přlížeí tzv.

Více

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Přednáška č. 2 náhodné veličiny Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující

Více

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4

Více

Jednoduchá lineární závislost

Jednoduchá lineární závislost Jedoduchá leárí závlot Regreí fuce: ),...,, ( 0 m f Předpolad: Fuce je leárí v parametrech: ) (... ) 0 ( 0 f f m m f 0 ()... f m () regreor 0... m regreí parametr určujeme METODOU NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ Regreí

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností 4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.

Více

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ

1 STATISTICKÁ ŠETŘENÍ STATISTICKÁ ŠETŘENÍ Záladem aždého tattcého zoumáí jou údaje (data). Lze je zíat v záadě dvěma způoby. Buď je převzít z ějaého zdroje ebo je am zjtt. Seudárí data údaje, teré převezmeme z růzých zdrojů;

Více

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru Lekce Normálí rozděleí v rově V této lekc se udeme věovat měřeí korelačí závslost dvojce áhodých velč (dvousložkového áhodého vektoru) Vcházet udeme z ormálího rozděleí pravděpodoost áhodého vektoru v

Více

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá

1. Rozdělení četností a grafické znázornění Předpokládejme, že při statistickém šetření nás zajímá jediný statistický znak x, který nabývá Statitická šetřeí a zpracováí dat Statitika e věda o metodách běru, zpracováí a vyhodocováí tatitických údaů. Statitika zkoumá polečeké, přírodí, techické a. evy vždy a dotatečě rozáhlém ouboru údaů. Matematická

Více

2. Vícekriteriální a cílové programování

2. Vícekriteriální a cílové programování 2. Vícerterálí a cílové programováí Úlohy vícerterálího programováí jsou úlohy, ve terých se a možě přípustých řešeí optmalzuje ěol salárích rterálích fucí. Moža přípustých řešeí je přtom defováa podobě

Více

P1: Úvod do experimentálních metod

P1: Úvod do experimentálních metod P1: Úvod do epermetálích metod Chyby a ejstoty měřeí - Každé měřeí je zatížeo určtou epřesostí, která je způsobea ejrůzějším egatvím vlvy, vyskytujícím se v procesu měřeí. - Výsledek měřeí se díky tomu

Více

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln

k(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =

Více

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák

S1P Popisná statistika. Popisná statistika. Libor Žák SP Popsá statstka Popsá statstka Lbor Žák SP Popsá statstka Lbor Žák Základí zdroje : skrpta Mateatka IV - doc. RNDr. Z. Karpíšek, CSc. ateatka o le - http://athole.fe.vutbr.cz/ Základ ateatcké statstk

Více

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák Korelačí aalýza Přpomeutí pojmů áhodá proměá áhodý vetor áhodý vetor Náhodý výběr: pro áhodou proměou : pro áhodý vetor : pro áhodý vetor : Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých proměých ovaračí oefcet

Více

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění Předáška č. 0 Aalýza roztylu ř jedoduchém tříděí Aalýza roztylu je statstcká metoda, kterou se osuzuje romělvost oakovaých realzací áhodého okusu tj. romělvost áhodé velčy. Náhodá velča vzká za relatvě

Více

S k l á d á n í s i l

S k l á d á n í s i l S l á d á í s i l Ú o l : Všetřovat rovováhu tří sil, působících a tuhé těleso v jedom bodě. P o t ř e b : Viz sezam v desách u úloh a pracovím stole. Obecá část: Při sládáí soustav ěolia sil působících

Více

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A Nejstoty měřeí Pro každé přesé měřeí potřebujeme formac s jakou přesostí bylo měřeí provedeo. Nejstota měřeí vyjadřuje terval ve kterém se achází skutečá hodota měřeé velčy s určtou pravděpodobostí. Nejstota

Více

Úvodem. Vážení čtenáři,

Úvodem. Vážení čtenáři, Úvodem Vážeí čteář, rpta, terá právě otevíráte, jou určea především poluchačům druhého ročíu baalářého tuda všech oborů Vyoé šoly fačí a práví, tj. jao tudjí materál předmětům Pravděpodobot a tatta, Pravděpodobot

Více

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY

7 VYUŽITÍ METOD OPERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DOPRAVY 7 VYUŽITÍ METOD OERAČNÍ ANALÝZY V TECHNOLOGII DORAVY Operačí aalýza jao jeda z oblatí apliovaé matematiy achází vé široé uplatěí v průmylových a eoomicých apliacích. Jedím z oborů, ve teré hraje ezatupitelou

Více

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI

8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI 8 DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI Ča ke tudiu kapitoly: 60 miut Cíl: Po protudováí tohoto odtavce budete umět: charakterizovat další typy pojitých rozděleí: χ, Studetovo, Ficher- Sedocorovo -

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA SP esty dobré shody PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Lbor Žá SP esty dobré shody Lbor Žá Přpomeutí - estováí hypotéz o rozděleí Ch-vadrát test Chí-vadrát testem terý e založe a tříděém statstcém souboru. SP esty

Více

} kvantitativní znaky

} kvantitativní znaky Měřeí tattcké závlot, korelace, regree Obecé prcpy závlot vzájemá ouvlot měřeých zaků Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. fukčí závlot x tattcká závlot átroje pro měřeí závlot leár rí regree korelace }

Více

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností

Dvourozměrná tabulka rozdělení četností ANALÝZA ZÁVILOTÍ - zouáí závlot dvou evet více poěých, ěřeí íl této závlot, atd - cíle je hlubší vutí do podtat ledovaých jevů a poceů, přblížeí tzv příčý ouvlote Dvouozěá tabula ozděleí četotí - je eleetáí

Více

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,

Více

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Výzam a užtí vážeého artmetcého průměru uážeme a ásledujících příladech Přílad 0 Ve frmě Gama Blatá máme soubor

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Matematka IV PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Lbor Žák Matematka IV Lbor Žák Regresí aalýza Regresí aalýza zkoumá závslost mez ezávslým proměým X ( X,, X k a závsle proměou Y. Tato závslost se vjadřuje ve tvaru

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Dgtálí učebí materál Číslo projetu CZ..07/.5.00/34.080 Název projetu Zvaltěí výuy prostředctvím ICT Číslo a ázev šabloy líčové atvty III/ Iovace a zvaltěí výuy prostředctvím ICT Příjemce podpory Gymázum,

Více

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC 5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

stavební obzor 1 2/2014 11

stavební obzor 1 2/2014 11 tavebí obzor /04 Exploratorí aalýza výběrového ouboru dat pevoti drátobetou v tlau Ig. Daiel PIESZKA Ig. Iva KOLOŠ, Ph.D. doc. Ig. Karel KUBEČKA, Ph.D. VŠB-TU Otrava Faulta tavebí Věrohodé vyhodoceí experimetálích

Více

Téma 4: Výběrová šetření

Téma 4: Výběrová šetření Výběrová šetřeí Téma : Výběrová šetřeí Předáška Výběrové charaktertky a jejch rozděleí Výzam a druhy výběrového šetřeí tattcké šetřeí úplé vyčerpávající eúplé výběrové výběrové šetřeí aha o to aby výběrový

Více

Téma 3: Popisná statistika

Téma 3: Popisná statistika Popá tatta Téma : Popá tatta Předáša 7 Záladí tattcé pojmy Pojem a úoly tatty Statta je věda, teá e zabývá zíáváím, zpacováím a aalýzou dat po potřeby ozhodováí. Zoumá tav a vývoj homadých jevů a vztahů

Více

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.)

Aktivita 1 Seminář základů statistiky a workshop (Prof. Ing. Milan Palát, CSc., Ing. Kristina Somerlíková, Ph.D.) Aktvta Semář základů tattky a workhop (Prof. Ig. Mla Palát, CSc., Ig. Krta Somerlíková, Ph.D.) Stattcké tříděí Základí metoda tattckého zpracováí. Sekupováí hodot proměé, které jou z hledka klafkačího

Více

Statistická rozdělení

Statistická rozdělení Úvod Statstcá rozděleí Václav Adamec vadamec@medelu.cz Náhodá proměá: matematcá velča, jejíž hodot osclují. Produt áhodého procesu lze charaterzovat fucí Hodot proměé v oboru přípustých hodot Rozděleí

Více

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost Poloupoti Růzým způobem (rekuretě i jik zdé poloupoti Urči prvích pět čleů poloupoti, ve které, + Urči prvích pět čleů poloupoti, je-li dáo:, + + Urči prvích pět čleů poloupoti, je-li dáo: 0,, Urči prvích

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

NEPARAMETRICKÉ METODY NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost

Více

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Statitické metody ve veřejé právě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Ig. Václav Friedrich, Ph.D. 2013 1 Kapitola 2 Popi tatitických dat 2.1 Tabulka obahuje rozděleí pracovíků podle platových tříd: TARIF PLAT POČET TARIF

Více

[ jednotky ] Chyby měření

[ jednotky ] Chyby měření Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá

Více

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.). STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,

Více

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen 8.. Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Myslím, že jde o jedu z velmi pěých hodi. Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzta Karlova v Praze Pedagogcká fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z OBECNÉ ALGEBRY DĚLITELNOST CELÝCH ČÍSEL V SOUSTAVÁCH O RŮZNÝCH ZÁKLADECH / Cfrk C. Zadáí: Najděte pět krtérí pro děltelost v jých soustavách

Více

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt

Více

Úvod do korelační a regresní analýzy

Úvod do korelační a regresní analýzy Úvod do korelačí a regresí aalýz Bude ás zajímat, jak těsě spolu souvsí dva sledovaé jev Příklad: vztah mez rchlostí auta a brzdou dráhou vztah mez věkem žáka a rchlostí v běhu a 60 m vztah mez spotřebou

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy

Více

2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

2. TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI . TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI V prax se můžeme setat s dvojím typem procesů. Jeda jsou to procesy determstcé, u terých platí, že př dodržeí orétích vstupích podmíe obdržíme přesý, předem zámý výslede (te můžeme

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí

Více

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a) Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a

Více

Poznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech)

Poznámky k tématu Korelace a jednoduchá lineární regrese (Téma není ve skriptech) Pozámk k tématu Koelace a jedoduchá leáí egee (Téma eí ve kptech) Mějme data, ),...,(, ), kteá jou áhodým výběem z ějaké populace. Data ted pokládáme za ezávlé ealzace dvojce áhodých velč ( X, Y ). Půmě

Více

10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou

Více

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATED RA F YZIKY L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y Jméo TUREČEK Daiel Datum měřeí 8.11.2006 Stud. rok 2006/2007 Ročík 2. Datum odevzdáí 15.11.2006 Stud.

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu Směrce /0 Stattcké vyhodocováí dat, verze 4 Verze 4 e hodá e Směrcí /0 verze 3, ouze byla rozšířea o robutí aalýzu. Stattcké metody ro zkoušeí zůoblot Cílem tattcké aalýzy výledků zkoušek ř zkouškách zůoblot

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Tetováí tatitických hypotéz CHEMOMETRIE I, David MILDE Jedá e o jedu z ejpoužívaějších metod pro vyloveí závěrů o základím ouboru, který ezkoumáme celý, ale pomocí áhodého výběru. Př.: Je obah účié látky

Více

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen

8.1.2 Vzorec pro n-tý člen 8 Vzorec pro -tý čle Předpolady: 80 Pedagogicá pozáma: Přílady a hledáí dalších čleů posloupostí a a objevováí vzorců pro -tý čle do začé míry odpovídají typicým příladům z IQ testů, teré studeti zají

Více

P2: Statistické zpracování dat

P2: Statistické zpracování dat P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu

Více

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin 3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo

Více

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí Pravděpodobost a matematcká statstka eerováí dvojrozměrých rozděleí pomocí copulí umbelova copule PRAHA 005 Vpracoval: JAN ZÁRUBA OBSAH: CÍL PRÁCE TEORIE Metoda verzí trasformace O copulích Sklarova věta

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:

Více

1. Základy měření neelektrických veličin

1. Základy měření neelektrických veličin . Základ měřeí eelektrckých velč.. Měřcí řetězec Měřcí řetězec (měřcí soustava) je soubor měřcích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, ab blo ožě splt požadovaý úkol měřeí, tj. získat formac o velkost

Více

Možnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ

Možnosti vyžití statistiky a teorie zpracování dat v práci učitele na 1. stupni ZŠ Možnot vyžtí tatty a teore zpracování dat v prác učtele na. tupn ZŠ Význam tatty je v oudobé polečnot všeobecně uznáván. Svědčí o tom člány v denním odborném tu, lýcháme o ní čato ve vytoupeních hopodářých

Více

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost S Náhodé jevy pravděpodobost Náhodé jevy jevové pole pravděpodobost Lbor Žák S Náhodé jevy pravděpodobost Lbor Žák Základí pojmy Expermet česky též vědecký pokus je soubor jedáí a pozorováí jehož účelem

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzt Krlov v Prze Pedgogcká kult SEMINÁRNÍ PRÁCE Z POLYNOMICKÉ ALGEBRY POLYNOM / CIFRIK Zdáí: Vyšetřete všem probrým prostředky polyom Vyprcováí: Rcoálí kořey Podle věty: Nechť p Q je koře polyomu q

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Přpomeutí pojmů,, P m θ, R θ R - pravděpodobostí prostor - parametrcký prostor - parametrcká fukce,, T - áhodý vektor defovaý a pravděpodobostím prostoru,, P θ s hustotou f x,

Více

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad . Časové řad.. Pojem a klasfkace časových řad Specfckým statstckým dat jsou časové řad pomocí chž můžeme zkoumat damku jevů v čase. Časovou řadou (damcká řada, vývojová řada) rozumíme v čase uspořádaé

Více

9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304

9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304 935 Koelace Předpoklad: 9304 Zatím jsme se zabýval vžd pouze jedím zakem, ve statstckém výzkumu jsme však u každého jedotlvce (statstcké jedotk) sledoval zaků více Učtě spolu ěkteé zak souvsí (apříklad

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národí iformačí střediso pro podporu vality Problémy s uazateli způsobilosti a výoosti v praxi Dr.Jiří Michále, CSc. Ústav teorie iformace a automatizace AVČR Uazatel způsobilosti C p Předpolady: ormálí

Více

Spolehlivost a diagnostika

Spolehlivost a diagnostika Spolehlvost a dagostka Složté systémy a jejch spolehlvost: Co je spolehlvost? Vlv spolehlvost kompoetů systému Návrh systému z hledska spolehlvost Aplkace - žvotě důležté systémy - vojeské aplkace Teore

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

Více

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter. Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový

Více

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu

5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu 5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

Počítačová analýza fraktálních množin

Počítačová analýza fraktálních množin Počítačová aalýza fratálích mož Petr Pauš Výzumý úol Šoltel : Zaměřeí : Katedra : Aademcý ro : Ro tuda : Dr Ig Mchal Beeš Tvorba oftware KM 2004/2005 4 Obah ÚVOD 3 2 HAUSDORFFOVA DIMENZE 4 2 HAUSDORFFOVA

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více